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「パーソナライズ」という言葉を聞いたとき、どんなイメージが浮かぶでしょうか
多くの人が、個々の好みや行動に応じてカスタマイズされた商品やサービスを思い浮かべるかもしれません。実際、パーソナライズは、マーケティングにおいて顧客一人ひとりに合わせた体験を提供する手法として、幅広く活用されています。
英語では「Personalization」と表現され、直訳すると「個別化」「個人向け調整」などの意味を持ちます。
マーケティングの文脈では、単に「個別対応」するだけではなく、データを活用して「最適な体験を設計する」ことに重点が置かれます。たとえば、ECサイトで自分に合った商品が自動的に表示されたり、NetflixやSpotifyで自分の好みに合うコンテンツが推薦されたりするのは、その代表例となります。
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パーソナライズとは、ユーザーの興味や行動データをもとに、一人ひとりに最適な情報やサービスを提供することです。たとえば、過去の購入履歴やWebサイトの閲覧履歴を分析し、それに基づいて広告やおすすめ商品を表示するなど、ユーザーに合った体験を提供します。
従来のマーケティングでは、テレビCMや新聞広告のように、不特定多数に向けた情報発信が一般的でした。その理由のひとつは、個々のユーザーの行動データを取得するのが難しかったからです。しかし、インターネットやSNSの発展により、広告のクリック履歴や購買データ、Webの閲覧履歴などを活用できるようになりました。さらに、メールやメッセンジャーを使った個別の情報配信も可能になり、企業はユーザー一人ひとりに合わせたアプローチができるようになっています。
つまり、パーソナライズは「ユーザーにとって最適な体験を提供し、企業のマーケティング効果を高めるための施策」と言えます。
パーソナライズとカスタマイズの大きな違いは、「誰が設定するのか」という点です。
・パーソナライズ：企業がユーザーの行動データや好みを分析し、それに基づいて最適な情報やサービスを提供すること
・カスタマイズ：ユーザー自身が、自分の好みに合わせて設定や選択を行うこと
例えば、ニュースアプリ（スマートニュースやグノシー）で、ユーザーが自分で読みたいジャンルを選ぶのはカスタマイズです。一方で、過去の閲覧履歴をもとに、自動で興味がありそうなニュースをレコメンドするのはパーソナライズです。また、Facebookのプロフィール写真や基本情報を自分で設定するのはカスタマイズですが、企業がユーザーの興味に応じて関連する広告を表示するのはパーソナライズになります。
カスタマイズが有効なのは、ユーザーが「こうしたい」という明確な希望を持っている場合です。しかし、すべてのユーザーが自分の好みを正確に把握しているわけではありません。むしろ、「何が自分に合っているのか分からない」「選択肢が多すぎて決められない」というケースも多いです。
そのような場合、企業側がユーザーの興味や行動に基づいて適切な情報を提供し、関心を引き出すことが重要になります。このプロセスがパーソナライズであり、顧客の理解を深め、購買行動を促進する強力な手法となります。
パーソナライズが注目される背景として、インターネット・SNSが発展したことにより
以下の図のごとく情報量が爆発的に増えたが起因しております。
我が国のブロードバンド契約者の総トラヒック
引用元：総務省 令和2年版 情報通信白書
その主な理由は以下になります。
情報の多様化により、消費者が主導権を持つようになった
以前は、テレビや新聞などのマスメディアから発信される情報が消費者の購買行動に大きく影響を与えていました。しかし、現在はスマートフォンやインターネットの普及によって、消費者は自分で情報を選べる環境になっています。
例えば、以下のように情報を選べます。
・SNS、検索エンジン、動画サイトなど、多様な情報源から自由に情報を取得できる
・企業側が一方的に発信する広告には興味を示しにくくなっている
・消費者は、自分にとって有益な情報だけを受け取りたいと考えている
こうした変化により、企業は「消費者一人ひとりが求める情報を適切なタイミングで届ける」必要に迫られています。その手段として、ユーザーの行動履歴や閲覧履歴をもとに、個別に最適化された情報を届けるパーソナライズの重要性が高まっています。
マーケティングテクノロジーの進化により、パーソナライズが容易になった
インターネットの発達により、企業は消費者の行動データを収集・活用しやすくなっています。例えば、以下のようなデータを蓄積し、分析できるようになりました。
・Webサイトの訪問履歴（どのページを閲覧したか）
・広告のクリック履歴（どの広告に興味を示したか）
・購買履歴（過去にどの商品を購入したか）
・メールやSNSの反応（どのコンテンツを開封・クリックしたか）
さらに、AIやデータ分析ツールの進化により、これまで高額だったデータ分析が手軽に、かつ正確にできるようになりました。その結果、企業はコストを抑えつつ、ユーザーの興味・関心に合わせた情報を提供することが可能になっています。
パーソナライズというと「自分に合った情報が届く仕組み」というイメージがありますが、実際にはさまざまなマーケティング施策に活用されています。広告、ウェブサイト、メール配信など、どの分野でも ユーザーごとのニーズや興味に合わせた情報提供が重要視されています。ここでは、それぞれの分野での具体的な活用方法を紹介します。
広告におけるパーソナライズ
オンライン広告は、最もパーソナライズが浸透している分野のひとつです。かつては、テレビCMや新聞広告のように、大勢の消費者へ一斉に発信する「マス広告」が主流でした。しかし、インターネットの普及により、広告は「誰に、いつ、どのように届けるか」を細かく調整できるようになりました。
Google広告
・ユーザーの検索履歴や閲覧ページに基づいて、興味を持ちそうな広告が表示されます。
・例：Aさんが「登山靴」と検索するとアウトドアブランドの広告が表示され、Bさんが「ランニングシューズ」を調べるとスポーツブランドの広告が表示されます。
SNS広告（Facebook、Instagram、Xなど）
・フォローしているアカウントや「いいね」した投稿、クリック履歴などをもとに最適な広告を配信することができます。
・企業は性別、年齢、興味関心、購買履歴などのデータを活用し、よりターゲットに響く広告を届けられます。
広告パーソナライズのメリットと課題
ターゲットに適した広告を届けることで、関心のある情報を求める人にとっては便利な仕組みです。興味のない広告を延々と見せられるより、自分に合った商品やサービスを知ることができる方が快適でしょう。
ただし、プライバシーへの懸念もあります。過去に検索した情報が反映された広告が表示されると、「監視されているような気がする」と不安を感じる人も少なくありません。実際、Cookieの利用規制が進む中、パーソナライズ広告のあり方はこれから大きく変化していくかもしれません。
ウェブサイトにおけるパーソナライズ
ウェブサイト上でも、訪問者ごとの行動履歴をもとに、最適なコンテンツを表示する仕組みが広がっています。特に、ECサイトやニュースメディア、動画配信サービスなどでパーソナライズがよく利用されております。
ECサイトの商品レコメンド
Amazonや楽天市場などの ECサイトでは、過去の購買履歴や閲覧履歴をもとに、ユーザーに合った商品をレコメンドしています。
例：スニーカーを購入した人に「おすすめのスポーツウェア」や「靴の手入れ用品」を紹介
目的：ユーザーが関連商品をスムーズに見つけられるようにする
適切なレコメンドは「便利」と感じてもらえますが、精度が低いと逆にストレスを与えることもあります。
コンテンツ配信の最適化
ニュースサイトや動画配信サービス（Netflix、YouTubeなど）では、閲覧履歴や評価をもとに、関心の高い記事や動画を自動で提案しています。
例：Netflixで「視聴履歴に基づくおすすめ作品」が並ぶ
目的：ユーザーが「次に見るべきコンテンツ」を探す手間を減らす
しかし、特定のジャンルや意見に偏りすぎると、新しい情報に触れる機会が減る 「フィルターバブル」の問題につながる可能性もあります。
メールマーケティングとプッシュ通知
パーソナライズは、メールマーケティングやプッシュ通知にも応用されています。大量のメルマガが一斉送信される時代は終わり、現在は顧客の行動データをもとに「誰に、どんな内容を、いつ送るか」を細かく設計するのが一般的です。
メールマーケティングのパーソナライズ
ECサイトやSaaS企業などが行うメールマーケティングでは、単なる一斉配信ではなく、受信者の関心に合わせた内容が送られます。例えば、以下のような手法が取られます。
・購買履歴をもとにしたフォローアップメール
あるブランドでTシャツを購入した顧客に、「Tシャツに合うパンツやシューズの特集」を紹介するメールを送る。
・行動履歴を活用したリマインドメール
カートに商品を入れたまま購入しなかった顧客に、「まだ在庫がありますよ」と通知する。
・誕生日や記念日に合わせたメール
会員登録時の誕生日情報を活用し、特別な割引やクーポンを提供する。
このように、パーソナライズされたメールは「自分ごと」として受け取られやすく、開封率やクリック率の向上につながります。
プッシュ通知での活用
スマートフォンアプリのプッシュ通知も、パーソナライズの要素が強い領域です。特に、ECアプリやニュースアプリでは、ユーザーの関心に基づいて通知内容が変わります。
例えば、天気予報アプリでは、居住地域の天気や注意報が個別に送られます。ECアプリでは、過去に閲覧した商品が値下げされたタイミングで通知されることもあります。このように、適切なパーソナライズが行われることで、ユーザーにとって有益な情報を届けることが可能になります。
パーソナライズは、情報過多の時代において、ユーザーに適切な情報を届ける手段として非常に有効です。企業側にとっても、効率的にターゲットへアプローチできるため、売上やブランドロイヤルティの向上につながります。しかし、その一方で、慎重に運用しないと逆効果になる場面も多々あります。
パーソナライズがもたらすメリット
1. コンバージョン率や顧客満足度の向上
マーケティングにおいて最も重要なKPIの一つがコンバージョン率（CVR）です。ECサイトでは購入、SaaSなら無料トライアル登録、メディアなら会員登録や記事閲覧など、最終的な「行動」へつなげることが目的となります。
パーソナライズの導入によって、個々のユーザーに適した情報が適切なタイミングで届くため、CVRの向上が期待できます。例えば、ECサイトで「この商品を買った人は、こんな商品も購入しています」といったレコメンドが表示されるのは、パーソナライズに該当します。
レコメンドの精度が高いと「このサイトは自分の好みをよく理解している」とポジティブに受け取られますが、ズレた提案を続けると「適当におすすめしている」と不信感を抱かれることもあります。不信感を感じてしまい購買意欲を下げてしまうので、結果的に最終目標である購買に死投げられません。
だから、提案の仕方が重要であり、「あなたのために選びました」と感じさせるバランスが求められます。
2. LTV（顧客生涯価値）の最大化
LTV（Lifetime Value：顧客生涯価値） は、マーケティングROI（投資対効果）を評価する上で欠かせない指標です。新規顧客の獲得には広告費やプロモーション費用がかかるため、既存顧客との関係を維持し、リピート購入を増やすことが企業にとって重要な課題 となります。
サブスクリプションサービスでは、視聴履歴や好みに基づいたレコメンド機能が、顧客の継続利用を促します。例えば、NetflixやSpotifyでは「あなたにおすすめ」として、過去の視聴やリスニング傾向に合わせたコンテンツを提案します。
どんなに良いプロダクトでも、ユーザーが飽きれば解約されます。そのため、パーソナライズは 「単なるレコメンド」ではなく、「新しい価値の発見」につながるかどうかがポイント です。
「このサービスを使い続ければ、自分にとって有益なコンテンツを見つけられる」と思ってもらうことが、LTVを最大化する鍵となります。
3. 広告の精度向上とターゲティングの強化（Google広告などに活用）
デジタル広告の進化により、「適切な人に、適切なタイミングで、適切な広告を届ける」ことが可能になりました。Googleのディスプレイ広告やリターゲティング広告では、検索履歴や閲覧データをもとに、ユーザーに最も関心がありそうな広告を表示します。
例えば、旅行関連のサイトを訪れた後に、「あなたに最適なホテルプラン」といった広告が表示されるのは、この仕組みの典型例です。
しかし、広告のパーソナライズには注意が必要です。過剰なターゲティングや頻繁な広告表示は、ユーザーに「監視されている」といった不快感を与える可能性があります。そのため、適切な接触回数の調整 や 広告の出し方の工夫が求められます。
パーソナライズの見落とせないデメリット・危険性
パーソナライズは、適切に活用すればユーザー体験を向上させ、企業にとっても大きなメリットをもたらします。しかし、その一方で、慎重に対応しなければならないリスクも存在します。プライバシー保護、情報の偏り、過剰な広告追跡、認知バイアスの強化などは、企業のブランドイメージやマーケティングの成果に悪影響を与える可能性があります。ここでは、パーソナライズの課題について解説させていただきます。
1. ユーザーに対するプライバシーの侵害とデータ管理の問題
パーソナライズを実現するためには、消費者の行動データ、購買履歴、位置情報などの個人情報を収集し、活用する必要があります。しかし、データの管理が不適切だと、プライバシー侵害の問題が発生し、企業の信頼を損なう要因となります。
近年、GDPR（欧州一般データ保護規則）やCCPA（カリフォルニア州消費者プライバシー法）など、個人情報保護の規制が強化されており、企業はこれらのルールに従いながらデータを適切に管理する必要があります。不適切なデータ活用や情報漏えいが発生すると、法的責任を問われるだけでなく、ブランドの信用を大きく失う可能性があります。
また、Cookie規制の強化により、従来のように第三者データを活用したターゲティング広告が難しくなっています。そのため、企業はファーストパーティデータ（自社で直接収集したデータ）をどのように活用するかを再考する必要があります。適切なデータ活用戦略を持たない企業は、ユーザーの不信感を招くリスクが高まるため、透明性のあるデータ運用が求められます。
2. 情報の偏り（フィルターバブル）のリスク
パーソナライズのアルゴリズムは、ユーザーの過去の行動や興味関心に基づいて、最適な情報を提供する仕組みですが、その結果として「偏った情報しか目に入らなくなる」可能性があります。これが 「フィルターバブル」と呼ばれる現象です。
たとえば、SNSのタイムラインやニュースアプリでは、ユーザーの関心に基づいておすすめ記事が表示されます。しかし、その情報が特定の思想や価値観に偏ってしまうと、ユーザーは異なる視点に触れる機会を失い、自分の考えが「世の中の主流」だと錯覚する危険性があります。
マーケティングにおいても、過度なパーソナライズは「既存の興味に縛られる」原因になり、新しい商品の発見や異なるカテゴリーの体験機会を損なう可能性があります。
例えば、ECサイトのレコメンド機能では、過去の購買履歴や閲覧履歴に基づいて商品が提案されます。これにより、ユーザーは自分の好みに合った商品をすぐに見つけることができますが、新しいジャンルの商品や、自分がまだ知らない選択肢に触れる機会が減るというデメリットもあります。
そのため、企業のマーケティングにおいても、「ユーザーの興味関心に合わせた情報提供」に注力しすぎると、新しい興味を引き出す機会を逃してしまうことがあります。そのため、パーソナライズを活用する際には、ユーザーの嗜好に寄り添いながらも、新しい提案を組み込むバランスが重要になります。
3. ユーザーの不安・反発を招く過度な追跡広告
パーソナライズ広告の代表例として、「リターゲティング広告」があります。これは、一度サイトを訪れたユーザーに対して、別のサイトでも関連広告を繰り返し表示する仕組みです。しかし、この手法は慎重に運用しないと、ユーザーに「監視されている」不快感を与える ことにつながります。
例えば、一度検索した商品が何度も広告として表示され続けると、ユーザーは「しつこい」と感じ、ブランドに対する印象が悪くなることがあります。ある調査では、「一度サイトを訪れただけで何度も広告が表示されると、不快に感じる」 という意見が多く見られています。
企業がこの問題を避けるためには、以下のような対策が考えられます。
・広告の表示頻度を調整する（過剰なリターゲティングを避ける）
・一定期間が経過したら広告配信を停止する
・広告の内容を変え、ユーザーに新しい情報を提供する
こうした工夫を取り入れることで、ユーザーの不快感を軽減し、より自然な形でパーソナライズを活用することができます。
パーソナライズの概念は理解できても、実際の活用シーンがイメージしにくいと感じる人もいるかもしれません。そこで、マーケティングの現場でどのように使われているのか、具体的な例を見ていきましょう。ECサイト、BtoB向けのメールにおいて、どのような表現が適しているのかを紹介させて頂きます。
1. ECサイトでのパーソナライズ：おすすめ商品の提案
オンラインショップでは、訪問者の過去の閲覧履歴や購入履歴をもとに、興味を引く商品を提案する仕組みが一般的です。この手法は、ユーザーの利便性を高め、購入の後押しをする効果が期待できます。
例文：パーソナライズされたおすすめメッセージ
「〇〇様にぴったりのアイテムが見つかりました！先日ご覧になった【商品名】に合うアイテムをご紹介します。」
こうしたメッセージは、ユーザーが過去に興味を持った商品を思い出すきっかけになります。ただし、繰り返し表示すると逆効果になりかねません。「一度見た商品をしつこくすすめられるのは不快」と感じる人もいるため、適度な頻度を心がけることが重要です。
また、閲覧履歴だけでなく、季節やイベントなどのタイミングも考慮してメッセージを考えると更にコンバージョン率が上がる可能性があります。
例文：季節に合わせた提案
「寒くなってきましたね。〇〇様におすすめの冬用アウターをピックアップしました！」
このように、ユーザーの状況を考慮した表現を取り入れることで、機械的な印象を避けつつ、関心を引きやすくなります。
2. BtoB向けのパーソナライズ：メールのカスタマイズ
BtoBマーケティングにおいて、メールマーケティングは重要な役割を果たします。しかし、一斉配信されたメールは開封率が低くなりがちです。そこで有効なのが、受信者の業種や関心に応じてメールの内容を最適化する方法です。
そこで有効なのが、業種や会社の規模、過去の問い合わせ履歴に応じて、メールの内容を変える方法です。相手に合わせて変えることができれば、その分、相手にとってより有益な情報として受け取られやすくなります。
例文：業種別にカスタマイズしたメール
「〇〇業界の皆さまに特化した最新トレンドレポートをご用意しました。貴社の課題解決に役立つ内容となっておりますので、ぜひご覧ください。」
また、過去に問い合わせをした相手に対しては、関心のあったテーマに関連する情報を送ると、より効果的です。
例文：過去の行動履歴を活用したフォローアップ
「〇〇様、以前お問い合わせいただいた【サービス名】について、最新の事例をまとめました。ご興味がございましたら、ご確認ください。」
BtoBのマーケティングでは、相手の課題を理解し、それに応じた情報提供を行うことが信頼構築のカギになります。一斉配信ではなく、「自分向けに送られている」と感じてもらえる工夫が求められます。
パーソナライズの事例として商品、サービス、広告などをピックアップして紹介させていただきます。
化粧品事例：資生堂
資生堂では、S/PARK Beauty Barという名称で、「パーソナライズ スキンケアサービス」を提供しております。このサービスは完全予約制になり、資生堂の研究員による肌の分析とカウンセリングから始まります。ハンディースキンセンサーという測定器を使い、肌のキメ、角質、ハリ、透明度などの項目を数値化などから分析して生活環境からお肌に関するお悩みへのアプローチの仕方までをアドバイスされます。さらに、ビューティーコンサルタントと一緒にマイコスメの嗜好を選択します。それらの工程を生まれた自分だけに合ったコスメを作り使うことができます。
画像引用：S/PARK Beauty Bar 資生堂
食品事例：グリーンスプーン
グリーンスプーンでは、カラダや日々の生活にあわせた、一人一人にあった野菜等を毎月お届けするサービスを提供しております。200種類以上の食材・フルーツ・スーパーフードからお肉、お魚までを組み合わせ、大切な栄養を維持するために食材を瞬間冷凍しカップに詰めして、顧客一人一人にあった美味しい一食としてご自宅に送り届けています。定期販売で提供しており、価格帯も8個で7,766円～18,144円にてご提供しております。
画像引用：グリーンスプーン公式サイト
パーソナライズされたサービス事例
ネットサービス事例：google
googleの検索エンジンもパーソナライズされております。同じキーワードで検索をしても微妙に一人一人の検索結果が違うのです。過去の検索履歴や位置情報によって情報が変わります。位置情報が非常に分かりやすいです。例えば、googleで「ラーメン」と検索をすると、富山県に住まわれている方が「ラーメン」で検索する結果と沖縄県で検索される結果では表示されている内容が違います。内容的にはより地元のラーメン店が掲載されます。
広告事例：google
googleのパソナライズド広告は、広告分野では該当する事例のひとつです。Googleは、過去検索キーワード履歴、youtubeでの視聴履歴などからユーザーの属性（趣味嗜好や年齢・性別など）をを推測します。この属性データを使って広告主は。潜在顧客をセグメントして広告配信をすることにより、一人一人にあったパーソナライズ化された広告を配信することができます。
（Googleではユーザーがどのようにパーソナライズ化されているのかを知ることができます。）
パーソナライズは、マーケティングにおいて顧客の体験を最適化し、企業の成果を高める重要な手法です。ECサイトでは購買意欲を促進し、BtoBではターゲットごとに適切な情報提供が可能になります。また、広告やコンテンツ配信では、関心に応じた情報を届けることで、エンゲージメント向上につながります。しかし、プライバシー管理や情報の偏りといったリスクも考慮しなければなりません。適切なデータ活用と戦略的な設計により、パーソナライズの効果を最大化し、顧客との信頼関係を築くことが鍵となります。